Diterbitkan pada:
2025-01-30
Diperbarui pada: 2025-11-20
Struktur pasar telah berkembang menjadi lingkungan di mana likuiditas tersebar, pergerakan harga berubah dalam hitungan milidetik, dan kualitas eksekusi secara langsung memengaruhi hasil investasi.
Meja trading tidak lagi dapat mengandalkan insting semata; mereka membutuhkan sistem yang merespons secara instan dan menerapkan disiplin melalui volatilitas.
Dalam konteks tersebut, algorithmic trading muncul sebagai mekanisme yang mengubah strategi menjadi eksekusi yang disiplin dan real-time.
Algorithmic trading adalah seni mengeksekusi trading menggunakan instruksi trading otomatis yang telah diprogram sebelumnya. Instruksi ini mempertimbangkan waktu, harga, dan volume, lalu dapat mengeksekusi trading lebih cepat dibanding manusia.
Dengan menggunakan kekuatan komputer, algorithmic trading bertujuan membuat pasar lebih efisien dan mengurangi kesalahan manusia.
Ini digunakan oleh institusi besar seperti bank investasi, dana pensiun, reksa dana, hedge fund, serta oleh trader individu melalui platform ritel.
Sering disebut sebagai automated trading systems, algorithmic trading mencakup berbagai strategi yang digerakkan oleh perangkat lunak khusus untuk mengeksekusi trading dengan presisi dan disiplin.
Algorithmic trading bergantung pada program komputer untuk memantau pasar dan otomatis melakukan order beli atau jual ketika kondisi tertentu terpenuhi.
Artinya trading bisa terjadi lebih cepat dan lebih akurat daripada eksekusi manual, menghilangkan kebutuhan untuk terus mengawasi harga atau memasukkan order secara manual. Intinya, sistem ini menggunakan model matematika dan analisis data untuk menemukan peluang trading.
Pemula bisa memulai dengan alat siap pakai dan strategi sederhana, sementara trader profesional biasanya menggabungkan pengetahuan pasar, kemampuan pemrograman, dan backtesting ketat untuk menyempurnakan algoritma agar lebih efisien, cepat, dan aman.
Untuk berhasil melakukan algorithmic trading, traders fokus memanfaatkan pergerakan harga kecil yang sering tidak terlihat oleh manusia. Gerakan mikro ini bisa sangat menguntungkan ketika sistem otomatis menangkapnya lebih cepat daripada yang lain.
Trend-Following Strategies: Algoritma membeli saat tren naik terkonfirmasi dan menjual saat tren turun terdeteksi.
Arbitrage Opportunities: Algoritma mencari perbedaan harga antar pasar dan melakukan buy dan sell sekaligus untuk mengambil keuntungan dari selisihnya.
Index Fund Rebalancing: Strategi ini membeli dan menjual saham untuk menjaga alokasi indeks yang tepat.
VWAP dan TWAP: Algoritma ini mengeksekusi tradingdengan harga terbaik dalam jangka waktu atau volume tertentu.
High-Frequency Trading (HFT): HFT adalah subset algorithmic trading yang mengeksekusi order dengan kecepatan sangat tinggi. Strateginya melakukan ribuan trading per detik dan memanfaatkan pergerakan pasar kecil yang tak terlihat oleh sistem yang lebih lambat.
Beberapa strategi algorithmic trading yang populer meliputi:
Moving Averages: Algoritma mengikuti moving average harga saham dan menggunakannya untuk memutuskan kapan beli atau jual.
Percentage of Volume (POV): Strategi ini menggunakan volume pasar untuk menentukan seberapa banyak saham yang harus ditradingkan berdasarkan persentase dari total volume.
Implementation Shortfall: Strategi ini mengurangi selisih antara harga transaksi yang diharapkan dan harga aktual dengan trading dalam porsi kecil.
Menambahkan indikator teknis seperti Bollinger Bands, RSI, dan MACD dapat meningkatkan pengambilan keputusan.
Untuk membangun sistem algorithmic trading yang berfungsi, traders perlu menulis kode yang mengeksekusi order berdasarkan strategi. Bahasa pemrograman umum meliputi Python, Java, dan C++. Backtesting pada data historis sangat penting sebelum digunakan secara live.
Sistem harus mampu menangani big data dan bereaksi terhadap perubahan pasar secara real-time. Fitur manajemen risiko seperti stop-loss otomatis sangat penting untuk membatasi kerugian.
Algorithmic trading bisa sangat menguntungkan tetapi membutuhkan manajemen risiko yang baik. Alat seperti stop-loss, pengaturan ukuran posisi, dan diversifikasi portofolio melindungi dari kerugian besar.
Evaluasi performa melalui Sharpe ratio dan drawdown membantu traders melihat apakah strategi bekerja sesuai harapan.
Seiring partisipasi otomatis bertambah, regulator memperkenalkan aturan untuk menjaga integritas pasar, mencegah manipulasi, dan memastikan trading yang tertib.
Perusahaan yang menggunakan sistem otomatis harus mengikuti persyaratan akses pasar dan pelaporan, didukung oleh kerangka kepatuhan internal yang kuat.
Membangun kontrol untuk memonitor aktivitas, memvalidasi perilaku, dan menegakkan batas risiko menjadi bagian penting dalam operasi.
Algorithmic trading memiliki potensi keuntungan tinggi, tetapi kinerjanya bergantung pada disiplin pengembangan strategi dan penyempurnaan berkelanjutan.
Model harus diuji di berbagai kondisi, dengan perlindungan untuk volatilitas ekstrem, keterlambatan eksekusi, atau kegagalan teknis.
Lanskap pasar terus berubah, sehingga traders harus menyesuaikan diri dengan aturan baru, pola likuiditas bergeser, dan perubahan struktur pasar. Keberlanjutan keuntungan membutuhkan riset terus-menerus, pemantauan, dan optimisasi.
Algorithmic trading terus berkembang cepat, dengan AI dan machine learning makin banyak dipadukan ke dalam strategi.
Teknologi ini memungkinkan algoritma menganalisis dataset besar, beradaptasi dengan kondisi pasar, dan meningkatkan keputusan dari waktu ke waktu.
Traders juga mulai mengeksplorasi data alternatif seperti sentimen media sosial dan berita real-time untuk menemukan peluang di luar sinyal tradisional.
Kemajuan cloud computing dan big data analytics mempercepat pemrosesan informasi, sementara blockchain sedang diuji untuk meningkatkan transparansi dan efisiensi eksekusi trading.
Ke depan, algorithmic trading akan semakin pintar, adaptif, dan saling terhubung, membentuk cara pasar bekerja dan bagaimana modal dialokasikan secara global.
Tidak selalu. Pemula bisa memakai platform dan template siap pakai untuk menjalankan strategi sederhana. Namun kemampuan pemrograman sangat penting jika ingin merancang algoritma khusus, melakukan backtesting, dan optimasi seperti trader profesional.
Tidak. Meskipun mengurangi kesalahan manusia, risiko seperti volatilitas pasar, kegagalan sistem, dan kelemahan strategi tetap ada. Manajemen risiko, pengujian, dan pemantauan sangat penting.
Ya, tetapi keberhasilan bergantung pada kualitas strategi, pemahaman pasar, dan optimasi yang konsisten. Meski institusi memiliki keunggulan kecepatan dan skala, traders ritel tetap bisa memanfaatkan sistem otomatis dengan pendekatan yang tepat.
Algorithmic trading menawarkan kerangka yang kuat untuk menavigasi pasar modern yang bergerak cepat.
Dengan menggabungkan kecepatan, presisi, dan strategi berbasis data, traders bisa bekerja lebih efisien dan menangkap peluang yang mungkin terlewat oleh metode manual.
Keberhasilan bergantung pada pemahaman pasar, manajemen risiko yang disiplin, dan kepatuhan terhadap regulasi.
Dengan algoritma dan alat yang tepat, algorithmic trading bukan sekadar aktivitas teknis tetapi bisa menjadi pendekatan yang konsisten menguntungkan dalam lanskap keuangan modern.
Penafian: Materi ini hanya untuk tujuan informasi umum dan tidak dimaksudkan sebagai (dan tidak boleh dianggap sebagai) nasihat keuangan, investasi, atau nasihat lain yang dapat diandalkan. Tidak ada pendapat yang diberikan dalam materi ini yang merupakan rekomendasi oleh EBC atau penulis bahwa investasi, sekuritas, transaksi, atau strategi investasi tertentu cocok untuk orang tertentu.
BROKER TERBAIK
DUNIA
World's Best Broker
